mse_loss_none = F.mse_loss(predictions, targets, reduction='none') print(f"None reduction MSE loss: {mse_loss_none}") 在这个例子中,我们创建了一个包含两个样本的batch,每个样本有两个特征。我们计算了使用不同reduction参数的MSE损失,并打印出了结果。注意,对于reduction='none',输出是一个包含每个样...
classMSELoss(_Loss):def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction='mean'):super(MSELoss,self).__init__(size_average,reduce,reduction)defforward(self,input,target):returnF.mse_loss(input,target,reduction=self.reduction) pytorch中通过torch.nn.MSELoss类实现,也可以直接调用F.mse_loss...
🐛 Bug F.mse_loss(a, b, reduction='elementwise_mean') has very different behaviors depending on if b require a gradient or not. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch from torch.nn import functional as F A = torch.ones...
或者还有一种方法,就是去修改你的损失函数LOSS的函数体: 其中有几个比较常用的LOSS函数体: 比如:RMSE \ MSE \ MAE \ 1/R方 \ 还有那个01规划的损失函数体,很长的那个,我懒得写出来了。 最后第三点(如何去验证你的CNN模型最后的抗平均能力): 做一个测试,input一个随机数方阵、期望输出的是矩阵的各个数字...
简介:这个通常是由于 input 和 target 张量的维度不匹配导致的,因此可以通过调整它们的维度来解决。 这个通常是由于 input 和 target 张量的维度不匹配导致的,因此可以通过调整它们的维度来解决。 如果您使用的是 PyTorch 中的 MSE 损失函数(F.mse_loss(input, target)),则需要确保 input 和 target 的大小匹配。
Huber损失函数克服了MAE和MSE的缺点,不仅可以保持损失函数具有连续的导数,同时可以利用MSE梯度随误差减小的特性来得到更精确的最小值,也对异常值具有更好的鲁棒性。而Huber损失函数的良好表现得益于精心训练的超参数δ。 4.Log-Cosh损失函数 Log-Cosh损失函数是一种比L2更为平滑的损失函数,利用双曲余弦来计算预测误差...
4.4、 分位数损失(Quantile Loss) 分位数回归Quantile Regression是一类在实际应用中非常有用的回归算法,通常的回归算法是拟合目标值的期望(MSE)或者中位数(MAE),而分位数回归可以通过给定不同的分位点,拟合目标值的不同分位数。 式中的r为分位数,这个损失函数是一个分段的函数,当r>0.5时,低估( ...
对于SVM回归,常使用 epsilon-insensitive loss 函数: L(y, f(X)) = \max(0, |y - f(X)| - \varepsilon) 其中,\varepsilon 是一个控制模型对误差的容忍度的参数。 5. 目标函数: - SVM回归的目标是最小化损失函数和正则化项,以确保模型具有较好的泛化能力。 \min_{w, b} \frac{1}{2} ||w...
mae和mse的损失值 + View Code mae和mse的一阶导数和二阶导数: + View Code mae和fair loss、huber loss结合 + View Code (2)Huber loss 平滑的平均绝对误差 可能会出现这样的情况,即任何一种损失函数都不能给出理想的预测。例如,如果我们数据中90%的观测数据的真实目标值是150,其余10%的真实目标值在...